Tag: time-series

Eine Zeitreihe ist eine Sequenz von Daten-Punkte mit Werten gemessen, die bei aufeinander folgenden Zeiten (entweder in kontinuierlichen oder diskreten Zeitabschnitten). Zeitreihen-Analyse nutzt diese natürlichen zeitlichen bestellen, Bedeutung zu extrahieren und trends aus den zugrunde liegenden Daten.

Time series forecasting mit scikit lernen

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Ich bin ein absoluter Neuling auf SVM-basierten Prognose-und so auf der Suche für einige Hinweise hier. Ich bin versucht, eine python-code für die Prognose einer Zeit-Serie mit SVM-Bibliotheken von scikit-learn. Meine Daten enthält die X-Werte bei 30-Minuten-Intervall

Excel-plot-Zeitreihen-Frequenz mit der kontinuierlichen x-Achse

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Ich möchte plot-Zeitreihen-Frequenz-Daten, die ähnlich der unten. Ich habe versucht, viele Arten von charts, aber Sie alle die Zeit (dh 08:00) genau unter Datenreihen Spalte, ich habe auch versucht zu geben 8-9 , 9-10, 10-11 ...aber das

Die tägliche Zeit mit der Serie ts.. wie Beginn und Ende angeben

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Habe ich täglich Zeit, die Serie beginnt am Samstag und endet am Mittwoch. Es gibt eine klare wöchentlichen Zeitraum. Es ist gespeichert in einem Vektor-a in R. So, ich versuche und wandeln es in ein Zeitreihen-Objekt -

Mit R: Wie erstelle ich ein Zeitreihen-Objekt mit den Daten?

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Ich habe eine Reihe von Werten, jede Stunde genommen, über ein Jahr. Ist es möglich, erstellen Sie eine time-series-Objekt behält, dass der Stunden-und Jahres-Werte? Mein code verwendet die Werte in Spalte 1 der stockprices, aber nicht das

Wie zu beheben AttributeError: '- Serie,' Objekt hat kein Attribut 'finden'?

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Ich versuche zu spielen mit einigen online-Daten, und mit einigen Schwierigkeiten zeichnen Sie es durch ein 'Attribut' Fehler in der plot-Funktion # Reading data from an online data sets import pandas as pd import requests, zipfile, StringIO

Zeitreihen-und stl-Daten in R: Fehler nur univariate Serie erlaubt sind

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Ich bin die Analyse der stündlichen Niederschläge auf eine Datei, die unorganisiert. Jedoch habe ich es geschafft, um es zu säubern und speichern Sie es in einem dataframe (genannt CA1), die die form wie folgt: Station_ID Guage_Type

Distanz-Berechnung zwischen Zeilen in Pandas Dataframe mit einer Distanz-matrix

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Habe ich Folgendes Pandas DataFrame: In [31]: import pandas as pd sample = pd.DataFrame({'Sym1': ['a','a','a','d'],'Sym2':['a','c','b','b'],'Sym3':['a','c','b','d'],'Sym4':['b','b','b','a']},index=['Item1','Item2','Item3','Item4']) In [32]: print(sample) Out [32]: Sym1 Sym2 Sym3 Sym4 Item1 a a a b Item2 a c c b Item3 a b

Ist RNN ursprünglichen Zustand zurücksetzen für nachfolgende mini-batches?

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Könnte jemand bitte klären, ob der anfängliche Zustand des RNN in TF-reset für nachfolgende mini-batches, oder der Letzte Zustand der früheren mini-batch verwendet wird, wie erwähnt, in Ilja Sutskever et al., ICLR 2015 ? InformationsquelleAutor VM_AI |

Mit geom_rect für Zeitreihen Schattierung in R

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Ich bin versucht zu schattieren, einen bestimmten Abschnitt einer Zeitreihe plot (ein bisschen wie in der Rezession-shading - ähnlich wie die Grafik unten dieser Artikel auf Rezession Schattierung in excel). Ich habe ein kleines, vielleicht ungeschickt, Beispiel

Fehlermeldung, wenn Sie versuchen zu verwenden, stl und zerlegen der Funktionen in R

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Habe ich eine einfache Zeit-Serie, ich habe ein wenig Lärm, um eine sin-Funktion und versucht zu zerlegen, es mit der "stl" und "zerlegen" Funktion in R, während meine Serie hat definitiv mehr als 2 Periode und periodisch

MATLAB: rechnen Mittelwerten der einzelnen 1-Minuten-Intervall von einer Zeit-Serie

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Habe ich ein paar mal-Serie jeweils durch zwei Komponenten beschrieben, ein timestamp-Vektor (in Sekunden), und ein Vektor, der die Werte gemessen. Die Zeit, die Vektor ist nicht einheitlich (D. H. Stichprobe in unregelmäßigen Abständen) Ich versuche, berechnen

Finden nächste Zeile des DataFrame zu gegebener Zeit in Pandas

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Habe ich ein Pandas dataframe, das ist indiziert durch eine DatetimeIndex: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> DatetimeIndex: 53732 entries, 1993-01-07 12:23:58 to 2012-12-02 20:06:23 Data columns: Date(dd-mm-yy)_Time(hh-mm-ss) 53732 non-null values Julian_Day 53732 non-null values AOT_870 53732 non-null values 440-870Angstrom 53732

Beginn, Ende und Dauer der Maximale Drawdown in Python

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Gegeben eine Zeitreihe, ich will berechnen Sie den maximum drawdown, und ich auch möchten, suchen Sie den Anfang und das Ende Punkte der maximale drawdown, also kann ich die Berechnung der Dauer. Ich möchte markieren den Anfang

Wie kann ich überzeugen, ggplot2 geom_text Etikett angegebenen Datum in einem Zeitdiagramm?

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Ich bin mit ggplot2 zeichnen einfache Linien-charts von Zeitreihen-Daten. Eine Schwierigkeit, die ich habe, laufen in der Etikettierung bestimmter Punkte der entsprechenden x-Achsen-Werte, d.h. Termine. library(ggplot2) library(scales) date <- c("2011-09-19","2011-09-20","2011-09-21", "2011-09-22","2011-09-23","2011-09-26","2011-09-27") price <- c(100,110,105,115,120,115,125) tmp <- data.frame(date,price)

Zählen die Häufigkeit der Werte nach Datum mit pandas

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Nehmen wir an ich habe folgende Zeitreihe: Timestamp Category 2014-10-16 15:05:17 Facebook 2014-10-16 14:56:37 Vimeo 2014-10-16 14:25:16 Facebook 2014-10-16 14:15:32 Facebook 2014-10-16 13:41:01 Facebook 2014-10-16 12:50:30 Orkut 2014-10-16 12:28:54 Facebook 2014-10-16 12:26:56 Facebook 2014-10-16 12:25:12 Facebook ...

Interpolierende timeseries

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Ich habe eine Zeitreihe problem, von dem ich hoffe, jemand kann helfen mit! Das problem dreht sich um zwei Sätze von Daten mit unterschiedlichen Zeitstempeln. Ein Satz von Daten mit Kalibrier-Daten, die andere enthält Beispieldaten. Die Kalibrierung

Pandas - Gruppierung intra-day timeseries nach Datum

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Habe ich ein intra-day-Serie von log-Renditen über mehrere Tage, würde ich mag, um eine Neuberechnung der täglichen ehts. Ich kann etwas tun, wie hi = series.resample('B', how=lambda x: np.max(np.cumsum())) low = series.resample('B', how=lambda x: np.min(np.cumsum())) Aber es

Zeit-Serien - Daten-splitting und Modell Bewertung

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Habe ich versucht die Maschine zu lernen, Vorhersage auf der Basis von Zeitreihen-Daten. In einer stackoverflow-Frage (createTimeSlices Funktion in der CARET-Paket in R) ist ein Beispiel für die Verwendung createTimeSlices cross-Validierung für das Modell Ausbildung und parameter-tuning:

Hinterher Variablen in R

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Was ist der effizienteste Weg, um eine matrix der verzögerten Variablen in R, für eine beliebige variable (d.h. nicht regelmäßigen Zeit-Serie) Beispiel: Eingang: x <- c(1,2,3,4) 2 lags, Ausgabe: [1,NA, NA] [2, 1, NA] [3, 2, 1]

Erklären Sie die Prognosen von einem ARIMA-Modell

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Ich versuche zu erklären, mir das Prognose-Ergebnis aus der Anwendung der ARIMA-Modell zu einem Zeitreihen-Datensatz. Die Daten aus der M1-Wettbewerb, die Serie ist MNB65. Ich bin versucht, um zu passen die Daten einem ARIMA(1,0,0) - Modell und